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LG起诉海信 大鹏全国巡回唱渣:LG起诉海信

2019年11月09日 04:58 来源: 北京快三专家

北京快三专家其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。以计算机视觉为例,人工智能已经发展出了突破肉眼精度的图像识别技术并已被广泛的应用于公安、金融、信息安全等领域,产生了巨大的价值。而这些进展之所以没有引起社会轰动,是因为社会中大部分非专业人员会通过直觉和自身感受而推论出机器识别 “人脸”、识别 “苹果” 等图像信息是一件容易的任务,是一件不同年龄、不同教育背景、不同文化背景的人都能胜任的任务,在这其中体现不出人工智能的 “智能” 来。。

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[编辑:中国民政部]